考虑时延的网联车混合交通流基本图模型

由于智能网联车的不断发展，未来将出现智能网联车和人工驾驶车共同存在的混合交通流，因此，研究道路上的混合交通有助于解决交通拥堵等问题，具有一定的现实意义。为探究这类混合交通流的流量、密度和速度之间的关系，文中综合考虑智能网联车辆退化和车辆时延，建立了自动驾驶环境下混合交通流的基本图模型。首先，确定交通流中的车辆类型和不同类型车辆的比例，并考虑联网智能车辆跟随人工车辆时发生的车辆功能退化；然后，确定3种车辆的延迟时间并改进每种车辆的跟驰模型；在此基础上，同时考虑车辆时延和车辆功能退化两种因素，推导出交通流平衡时的基本图模型，并对模型中的自由流速度参数进行敏感度分析。研究结果表明，智能网联车对混合交通流的最大流量和最佳密度有积极影响，车辆时延有消极影响，自由流速度则对混合交通流的最大流量有积极影响，对最佳密度有消极影响。SUMO仿真结果表明，在不同场景下仿真得到的流量–密度分布点符合理论曲线，验证了文中理论模型的准确性。